|
|
Absolute deviation, 绝对离差& k( }$ A, ]* C9 f- W; l7 ]
Absolute number, 绝对数. C) T4 `; Q6 ^( M7 D9 S8 n1 x
Absolute residuals, 绝对残差
9 g: L" j9 E* f& J5 cAcceleration array, 加速度立体阵' s- {% }- l7 R5 H6 [ A
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
p1 a8 J5 d) g6 p& v) I8 }& lAcceleration normal, 法向加速度
6 F+ B# I6 S. V& W! eAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
* C! C- X! J/ p8 bAcceleration tangential, 切向加速度5 k& C) q6 W7 K9 G! J. G, |
Acceleration vector, 加速度向量. C& G, E* e6 \6 { c4 ?
Acceptable hypothesis, 可接受假设% [0 x( p" S1 N' U
Accumulation, 累积
8 V/ C+ _. V6 R; v, Y8 l' [Accuracy, 准确度
$ e4 N5 F. ~8 M. P5 ^1 j& Y* j. EActual frequency, 实际频数6 b s8 k0 y; D0 [0 I! f& S
Adaptive estimator, 自适应估计量1 {8 q( j8 x- F$ @* a
Addition, 相加3 m3 w* X& K! |! [$ Q0 {
Addition theorem, 加法定理+ V& S/ w: D- Z6 S) M* m- w
Additivity, 可加性9 W! c( }" n/ j, T/ y
Adjusted rate, 调整率" {2 M. D1 I' j, l' i
Adjusted value, 校正值
8 l% v" _( w/ t7 }Admissible error, 容许误差
/ H$ m4 z1 T- y# XAggregation, 聚集性
8 ~' w* Q2 y# dAlternative hypothesis, 备择假设# t: ~2 T* R# B( x L
Among groups, 组间: o' m4 B& H! p
Amounts, 总量
- Y' J5 Y/ A7 C5 z6 `& \Analysis of correlation, 相关分析
?$ n+ H7 X% f6 Y; k/ }, Z7 H7 x- LAnalysis of covariance, 协方差分析7 g) g; x/ h' V* Z# Z( p W6 H
Analysis of regression, 回归分析; Z3 F. L1 ~+ |5 H6 E9 d
Analysis of time series, 时间序列分析+ ^! i/ P. h! o$ c, C' ] A5 X
Analysis of variance, 方差分析
* Q& J* a7 |' u1 U! x; s# uAngular transformation, 角转换
( ?8 \" Q& j8 u& n! L& JANOVA （analysis of variance）, 方差分析% {: _% r8 U( O0 U v8 V/ R& o/ B
ANOVA Models, 方差分析模型
$ G6 E: L- ? w& D$ n# RArcing, 弧/弧旋' x! T9 J$ N- L: G% H
Arcsine transformation, 反正弦变换( u% I) ~. M" \* o5 M
Area under the curve, 曲线面积
# X& q- e: m7 q) H( c! q& Z9 DAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# ?3 e n8 [ K) {$ [5 FARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
+ S0 y6 N1 A6 {. ]* TArithmetic grid paper, 算术格纸8 D. a9 P" k1 Y. I5 ?7 Q" C
Arithmetic mean, 算术平均数 @( @* p( t3 P
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系; ?9 k# j7 R# |- Y" @9 q
Assessing fit, 拟合的评估
1 }: e) A9 T* q+ [Associative laws, 结合律5 g4 _- K+ T, B0 h8 @2 D# X2 n
Asymmetric distribution, 非对称分布1 K) u, [- _; S
Asymptotic bias, 渐近偏倚! I- ^, y+ i+ T- X; g
Asymptotic efficiency, 渐近效率
8 e2 y: q ^" U( U! m2 ]Asymptotic variance, 渐近方差& X9 h. W3 B/ H K! Q2 Z7 v1 U
Attributable risk, 归因危险度; k/ E( S; S( h8 Z$ ]9 J0 N2 N7 K
Attribute data, 属性资料5 z: E9 j' a% t6 v# D1 X5 \/ S+ V
Attribution, 属性/ A/ e( V% _) n" @% a$ I3 O5 I
Autocorrelation, 自相关" e* \. A: I% L; U
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关4 f/ T8 h) S4 h. E5 d D% e7 W8 ~
Average, 平均数. v4 w& U' c2 F% H; W7 e
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
( j5 J9 _/ d/ t |) R" RAverage growth rate, 平均增长率$ C' z9 d( t5 g) i6 ~ t4 J) w2 m
Bar chart, 条形图
8 |# T, W* t2 T* Z/ R3 R2 ]: ?Bar graph, 条形图
; [7 q. J# ?2 T8 j2 b, HBase period, 基期
1 V/ V' C3 g% ]$ a5 W( zBayes' theorem , Bayes定理2 p: }2 g3 ?4 G- F1 A
Bell-shaped curve, 钟形曲线
1 V9 Q- J" k% |+ b0 ?5 F) vBernoulli distribution, 伯努力分布, r, o U! ~9 ^
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
/ C3 x2 ?2 b8 x; B0 t! U7 u/ _* HBias, 偏性
3 R3 ]# P6 o' j* Z% q2 }8 G6 dBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
3 }! V5 o4 O/ Z( e$ VBinomial distribution, 二项分布6 b# G- m) D5 m! Y2 ?
Bisquare, 双平方5 p% _* p+ ~5 F4 {
Bivariate Correlate, 二变量相关
& Y7 E" W) G$ K+ w& N; mBivariate normal distribution, 双变量正态分布7 x! _2 n: u# K' e) S7 |
Bivariate normal population, 双变量正态总体
& H# S( ~ l, T) _& [Biweight interval, 双权区间
( W# l; t* c% s0 H! }' n1 TBiweight M-estimator, 双权M估计量0 q5 ]4 ]; b! O7 c8 r- e
Block, 区组/配伍组
2 V9 |- g9 d# C; MBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包: V% I: w7 j, a2 f- b
Boxplots, 箱线图/箱尾图
8 A, E! z5 X z a g; v7 L# OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
9 u! d/ _. |/ b1 @Canonical correlation, 典型相关
6 ]8 Y8 i- `9 A* s) k% XCaption, 纵标目 k# _. `* I4 G: m
Case-control study, 病例对照研究
- d# ^8 V. E) {- RCategorical variable, 分类变量 r8 ~' X$ ]' A6 a* c; E
Catenary, 悬链线0 a. J6 z. W) ^7 t# U1 y' J
Cauchy distribution, 柯西分布- B6 f6 X3 h6 _5 f8 [' _3 D
Cause-and-effect relationship, 因果关系
i9 R- h3 h {& ~1 fCell, 单元' `6 ?5 t" o3 R6 o% w) }+ s
Censoring, 终检. P9 J5 L, O/ e- [" j
Center of symmetry, 对称中心
2 ^$ e+ {$ {" V$ q* y. o( ^Centering and scaling, 中心化和定标& I$ |+ u( ~* c- ^% E
Central tendency, 集中趋势
/ s6 s5 z# {# c( m: oCentral value, 中心值) U7 i ~1 L& N' F
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测# ~. e/ U2 i6 w3 a( S: s
Chance, 机遇8 r, e6 A2 y3 }3 S0 ~* F; [
Chance error, 随机误差
& b W2 T2 {9 c+ h1 f" O8 [Chance variable, 随机变量
, v1 e/ i9 K+ k( t, Q& [Characteristic equation, 特征方程; N# P, l' n7 T% H* L
Characteristic root, 特征根
3 D$ R W9 R) C' pCharacteristic vector, 特征向量2 {; S+ J' ]. N
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
o7 X2 b- }% uChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" {/ k8 s5 P4 P& X+ }Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
& x) R' r/ d- g5 s% a6 a- CCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
" @0 ?- |& b' `+ ]% k! y5 `Circle chart, 圆图 7 ]9 d4 K" V, Q: b$ n* a' Y
Class interval, 组距
4 F5 X* U% c* M& D6 DClass mid-value, 组中值8 u/ K' e* g* G' V, V k
Class upper limit, 组上限4 D/ W" R" X. [. B
Classified variable, 分类变量+ i% r5 d4 I2 I& d% D* D
Cluster analysis, 聚类分析4 {7 \% ^2 i1 J* m" _1 f& G; d6 I5 j
Cluster sampling, 整群抽样
+ K' ]) y; k* W" X2 T1 S9 Q7 B, UCode, 代码
9 Z" U! q+ c9 n+ p# P; ]% MCoded data, 编码数据, e: q" ?9 t% b" d
Coding, 编码. ^7 h) `+ G5 ]
Coefficient of contingency, 列联系数# ] i0 p% q" Q+ V
Coefficient of determination, 决定系数
+ r' Y4 W2 f8 e" W& e( D2 CCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
' D- `! Z5 W: h( z' A: GCoefficient of partial correlation, 偏相关系数. Q# G( C- x+ P2 f" t
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
# k% O$ _+ H2 M- k0 f$ W- S3 o) ~8 ]Coefficient of rank correlation, 等级相关系数 P* j2 j" O( y/ o( Z& j
Coefficient of regression, 回归系数
+ v& o: M, T- W* Y; C% p2 R: Z2 c) ]Coefficient of skewness, 偏度系数
0 B# x& [* l& J: D$ vCoefficient of variation, 变异系数3 r5 x5 u! b- w9 I8 x' T2 C
Cohort study, 队列研究
5 Y+ _) X8 w9 m- q. b7 _1 l& X; NColumn, 列
, k" r/ l" h$ ~, V% H/ m: EColumn effect, 列效应0 e) Q( b3 j- p4 d8 W7 i
Column factor, 列因素2 {+ a( t, N+ F: k' ^7 u
Combination pool, 合并
5 O# d: d. K4 G8 KCombinative table, 组合表2 c+ F, W- ~; I3 U- |6 T/ }
Common factor, 共性因子
( j H/ c4 z- n FCommon regression coefficient, 公共回归系数
5 {) W" h7 Q. Z5 V9 ^1 d* HCommon value, 共同值
4 B2 t' L8 x: v1 S, @0 s, Q& R: VCommon variance, 公共方差8 k6 Y o' L/ l* z; L
Common variation, 公共变异
+ p# ~: X& ?5 {2 Q8 t& n1 ]/ {: K0 J7 FCommunality variance, 共性方差; B$ ?0 _# k# ^0 Q/ L2 |, o/ [
Comparability, 可比性# [3 @& l) q# X3 L
Comparison of bathes, 批比较
, {% h# ]4 K: L* j, XComparison value, 比较值
6 N3 @( c3 @! l! G) N* H6 OCompartment model, 分部模型
& {4 N. V/ o3 n$ l8 ]1 TCompassion, 伸缩
$ J' G. y5 h& k8 z% V* I* y3 BComplement of an event, 补事件
$ Y, J3 _4 i+ u1 D! n$ `# C, b$ XComplete association, 完全正相关
% h9 A4 m4 {( f) @ j# c9 iComplete dissociation, 完全不相关
1 @( v1 m% J' s* r6 N# c( SComplete statistics, 完备统计量
+ v4 ?7 n* i4 F# b: PCompletely randomized design, 完全随机化设计
. }) x$ a4 |! m6 U$ j( G8 y7 QComposite event, 联合事件
4 o# x6 f7 o$ I+ w' t7 rComposite events, 复合事件' c6 `# v. |! u4 W3 G1 p% J8 I
Concavity, 凹性
' S& B2 n* _7 N5 ]; yConditional expectation, 条件期望8 S& `4 z; [* Q# w
Conditional likelihood, 条件似然
$ ^: b* o: f% b F# u, q: YConditional probability, 条件概率/ q3 f7 |) k7 _' ^; P4 a* a+ U
Conditionally linear, 依条件线性( a1 A H' n* ?0 C- H
Confidence interval, 置信区间
, f( z9 k1 E7 pConfidence limit, 置信限
) U3 ]1 M+ g- T6 b4 zConfidence lower limit, 置信下限
" z: O3 @6 j9 A3 s bConfidence upper limit, 置信上限
# P9 e- D j; K9 `5 t' bConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
8 X5 x# k0 E' Q$ S% r* _Confirmatory research, 证实性实验研究8 d7 h+ }- B! U- j8 H+ T9 u/ T* Q% w
Confounding factor, 混杂因素
2 D. d9 X4 C7 ^8 DConjoint, 联合分析
! w* f; r% s4 n. C( TConsistency, 相合性
# x0 x6 O: Q9 v3 v5 gConsistency check, 一致性检验
% l F1 H# h8 J8 r6 \) ?8 b3 J, uConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
. W/ x7 d; G- @' a9 C$ LConsistent estimate, 相合估计1 D6 C0 J8 x. w. c( z
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
4 E1 H! e& Y# v0 MConstraint, 约束
6 Y5 G4 J: o0 e7 `0 q+ iContaminated distribution, 污染分布+ @ V- P8 y5 h2 I' O3 j
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布8 Q7 l, k c5 m1 @7 U+ e" l) Y' g
Contaminated normal distribution, 污染正态分布0 M; q' l; g; Q& h9 `- K# m N
Contamination, 污染6 \) w: F# y; L4 h4 _
Contamination model, 污染模型
( s y6 m d9 [- F! [Contingency table, 列联表+ A0 n, p4 P! E0 O" o; z( b
Contour, 边界线
! C# e+ ^0 H% N# A) KContribution rate, 贡献率
' |3 c# @ H/ OControl, 对照
# ^' m! h) z/ Y/ A \Controlled experiments, 对照实验
. e0 w/ |7 e% Q5 z2 z. J: i1 e9 { F+ d: HConventional depth, 常规深度
3 U7 S, d& H9 A& i' P9 V8 nConvolution, 卷积
6 E- M0 r" n, N; TCorrected factor, 校正因子9 Y% Y8 Z q, s0 f& }
Corrected mean, 校正均值
6 {1 z& {: `& D' g) ~Correction coefficient, 校正系数
, B9 Q m0 x& a1 w0 R6 f1 k1 GCorrectness, 正确性
0 i4 ^+ V) @. F/ h3 j: bCorrelation coefficient, 相关系数$ B9 D: O5 z5 o6 Z4 \
Correlation index, 相关指数
3 \# x- E2 d4 G1 `8 bCorrespondence, 对应
/ ~1 O7 Z% {4 h: z0 zCounting, 计数- q( F* y# u3 [
Counts, 计数/频数2 z4 m8 ^9 V( t
Covariance, 协方差9 M1 g& Q" E5 n
Covariant, 共变 ; k9 Q/ a& k& ~2 l, l: u; k1 Q
Cox Regression, Cox回归8 C& t! I4 I; {* D- x' [
Criteria for fitting, 拟合准则. Q5 `. h- Y" W2 n) ~$ b: v J; q
Criteria of least squares, 最小二乘准则
& ~; M; n) L9 D2 b1 {Critical ratio, 临界比
* Q# {5 S. a8 X3 O+ J3 BCritical region, 拒绝域! G3 s% G$ F" B; N" ?
Critical value, 临界值
/ a) G! ~4 f7 A# z3 Z! H% X7 K% `0 pCross-over design, 交叉设计( k3 k- q0 t+ m+ b
Cross-section analysis, 横断面分析7 V& H' W4 A, w7 Q( w8 L
Cross-section survey, 横断面调查6 [: W7 `4 J% Z* `1 W7 b' y! ^/ J
Crosstabs , 交叉表 2 P$ \4 F! }" O Q& u
Cross-tabulation table, 复合表" J" l; Q: _3 R W7 M" m2 H5 }
Cube root, 立方根2 p0 z1 V" e- A& _
Cumulative distribution function, 分布函数
: E4 h8 F4 |# }% a3 J5 UCumulative probability, 累计概率) N. w9 Q' g3 |
Curvature, 曲率/弯曲
j$ z6 _0 f# @; Y) F w9 qCurvature, 曲率: ~: r1 s" N% }& i& V- l
Curve fit , 曲线拟和 " t! V$ f, N( i [+ {
Curve fitting, 曲线拟合
* u7 r3 V+ ?( G# hCurvilinear regression, 曲线回归
6 m1 b/ p4 U2 u6 LCurvilinear relation, 曲线关系8 j& L/ N I. b7 Q3 d
Cut-and-try method, 尝试法8 L$ j( L3 P% N4 x* h1 E
Cycle, 周期7 t8 C" Z# b" J! Z3 |% l
Cyclist, 周期性; Q& r i4 z+ k; ?8 Y
D test, D检验7 p- B% y; y {' M" N
Data acquisition, 资料收集1 H( h3 s5 |8 B7 ^7 q* a# D
Data bank, 数据库
, {( s( }$ C( k& o0 N3 qData capacity, 数据容量
6 f3 x) v: ~& I" o6 g3 PData deficiencies, 数据缺乏/ D6 ^! S3 }* }
Data handling, 数据处理
) k( H6 |$ M `; ?7 XData manipulation, 数据处理# w' _" m; v' } T4 j
Data processing, 数据处理 c5 u, v# {8 R2 Z9 r- e- w
Data reduction, 数据缩减
4 U# y% ]0 N: J" u1 p8 t$ C! r6 lData set, 数据集" \0 |1 Y6 E. }" ?" [# E
Data sources, 数据来源9 a0 J6 ]9 U/ U% a9 i8 m4 R
Data transformation, 数据变换
& Z7 Q7 \8 i0 _3 S( h0 K9 h9 T3 lData validity, 数据有效性% N# e' M) ~3 U3 k" v1 t
Data-in, 数据输入6 J9 V1 p2 C' J- m7 i
Data-out, 数据输出
$ F {' o9 b: d5 _ O+ EDead time, 停滞期
( Y7 y) ^( k% eDegree of freedom, 自由度4 V' P# r$ F! r( A; {; O; j
Degree of precision, 精密度
& H( e' P( C( XDegree of reliability, 可靠性程度
( k3 `5 M6 Z$ I" H+ JDegression, 递减# _2 L5 n. r b
Density function, 密度函数
/ |5 k3 ~ N0 N! JDensity of data points, 数据点的密度2 _3 T3 S. I6 w) r( @
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量! v7 m5 d# U4 j6 ]) G2 b/ |
Dependent variable, 因变量
% h, ?/ p/ u8 ^7 e- ~4 eDepth, 深度5 [4 @& R' ]8 n% I0 H* z" k- r
Derivative matrix, 导数矩阵9 r; C2 v2 ?3 \# d) G
Derivative-free methods, 无导数方法
5 Z2 @* t. I5 x- e) BDesign, 设计0 y$ D+ p1 X- u
Determinacy, 确定性0 h ^- b. B2 f2 c4 A5 l; l
Determinant, 行列式* v% Z A* Z7 U% R* J ?, n
Determinant, 决定因素9 l3 L' {3 ^* [$ v5 p
Deviation, 离差5 ^3 C% A6 z% X) R, t1 I1 `
Deviation from average, 离均差) Z2 L9 P2 r3 f7 ^
Diagnostic plot, 诊断图
+ W( O: V( J: z' ^Dichotomous variable, 二分变量# ~, f1 p2 j+ D, u% |' }
Differential equation, 微分方程, e4 M) _. ^# V5 [) r
Direct standardization, 直接标准化法# ]+ z+ G# N5 ` k% Q" _
Discrete variable, 离散型变量
) U$ |" l6 l9 N6 s$ P8 ~DISCRIMINANT, 判断
( s1 z8 B" j" p# vDiscriminant analysis, 判别分析 R! S' X) Y r) t/ x+ c( a
Discriminant coefficient, 判别系数+ \! D2 _$ M9 v" c+ l4 s
Discriminant function, 判别值
$ B5 A" P: ^. L- zDispersion, 散布/分散度0 F: l" i' I+ m$ C/ Y4 c* K' F2 J
Disproportional, 不成比例的4 M- @0 l6 f) c8 k& U
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 d7 N- q! s0 W; B( P1 k. w; s7 }5 eDistribution free, 分布无关性/免分布) _ Y f. K& L# ]- X! `5 x
Distribution shape, 分布形状
9 x E+ J$ C' Z* P$ A% b. U, TDistribution-free method, 任意分布法
5 z- b* H4 o$ S' A+ zDistributive laws, 分配律3 |! W+ ?. d# o' c3 L0 c1 {
Disturbance, 随机扰动项0 K- P$ X8 t j# Y
Dose response curve, 剂量反应曲线9 ^$ W9 \8 m# B' |
Double blind method, 双盲法
1 m/ X/ P' B2 B) m0 B) HDouble blind trial, 双盲试验' Y& _/ O! N* ~9 h; o2 M
Double exponential distribution, 双指数分布
6 Y6 a7 P: X4 N$ F3 N% M6 y7 kDouble logarithmic, 双对数
( T: ]: C2 X7 P* a! ~( pDownward rank, 降秩
+ W' i+ o4 K z: qDual-space plot, 对偶空间图
- n1 l' {& Q) T! UDUD, 无导数方法
8 k5 E9 s- I6 p% T- hDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法6 u, w" {& w3 }" u) S
Effect, 实验效应
3 E5 j) F: x3 gEigenvalue, 特征值
5 M- W5 F' m0 M: B6 W# e9 K0 N+ EEigenvector, 特征向量+ ?: |9 b! e2 q8 m# X4 c: t
Ellipse, 椭圆
0 E, W# d3 H% b4 q# d) nEmpirical distribution, 经验分布
3 b1 k% H5 ~& y4 A: @- TEmpirical probability, 经验概率单位
& s3 A* E% _! j. x9 D N0 l& M- SEnumeration data, 计数资料0 i. Q& i3 \* t4 h6 T
Equal sun-class number, 相等次级组含量
' {" k) p" u- A# y1 [Equally likely, 等可能
5 z$ w+ n) K; P; f5 MEquivariance, 同变性; ]$ h }' t* H- v0 [$ c1 C( k
Error, 误差/错误
+ K& g0 ^3 e8 w, R& dError of estimate, 估计误差! [. n+ t, K5 C2 Q$ }
Error type I, 第一类错误0 o( H6 w, ]# `1 P' W: ]1 X
Error type II, 第二类错误
4 }8 i+ v" M+ [8 {' x$ t: |3 l5 X' t+ ^Estimand, 被估量0 c; T4 f7 d; L7 B* @& x
Estimated error mean squares, 估计误差均方" W0 B# a9 h8 z- @" n* `7 `
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
& W% Q; f- L+ h8 C/ J1 K. z9 G, u6 DEuclidean distance, 欧式距离4 W( _0 V/ x. Q2 N
Event, 事件
) c- t, u! t3 O; h9 v3 ?Event, 事件, h5 L- n9 G) m$ }! H, ?9 S
Exceptional data point, 异常数据点* Y2 J* N/ ^5 ^4 E( f! o1 b1 r
Expectation plane, 期望平面0 S3 p* y# N, S1 U/ Q
Expectation surface, 期望曲面+ H; W$ A7 F3 M
Expected values, 期望值
& g) w7 C: a/ @+ O0 d% W1 WExperiment, 实验: E- R6 T% t7 {8 I* V
Experimental sampling, 试验抽样
0 _* g3 K" @% [& W& e- G' YExperimental unit, 试验单位
8 C$ e( n* H5 E/ G8 CExplanatory variable, 说明变量+ s- c1 p4 \/ u; \- X- P3 q
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
5 D7 M+ g8 W: n7 b9 }, l# f! LExplore Summarize, 探索-摘要; X3 h$ Q. P) b2 i# y: X4 A
Exponential curve, 指数曲线
: U: X4 o3 ^: b! ?8 H$ PExponential growth, 指数式增长
) a/ C) J) K4 |6 r1 F% yEXSMOOTH, 指数平滑方法
! t( \7 o p1 S7 | l! \Extended fit, 扩充拟合& S6 b' J, j3 [
Extra parameter, 附加参数
, v7 l+ N5 h2 T, w1 y# cExtrapolation, 外推法
2 U1 \+ s3 r% I7 ^' ]Extreme observation, 末端观测值6 d+ i2 G" ]0 B6 ]6 B9 M
Extremes, 极端值/极值
/ o* ^# E& C: a9 r- FF distribution, F分布
B4 \9 o- s$ p7 W( R7 q( H9 RF test, F检验
) i) o4 z* u/ }3 z6 G- w0 vFactor, 因素/因子# {! r+ v7 E, I( j
Factor analysis, 因子分析
$ x- G k! O8 I; ^2 k0 m, J" K9 L" sFactor Analysis, 因子分析7 |8 v1 V6 H' t. X& j: U
Factor score, 因子得分 . g0 t, t" t6 U: r/ F' H) K
Factorial, 阶乘
7 H$ ^: C w5 r( j* D$ fFactorial design, 析因试验设计
9 C2 n; L0 ]7 j5 S# C6 ?False negative, 假阴性; O9 e2 a# j4 P
False negative error, 假阴性错误8 c/ |1 T7 A5 T, m5 P% {5 f8 y
Family of distributions, 分布族6 Z7 `+ ]" @- o3 g
Family of estimators, 估计量族
, x" h# A }% yFanning, 扇面! A% K' k0 c0 k2 h/ }; T7 H' g
Fatality rate, 病死率8 P+ w9 k6 m( ~7 U. F7 B7 b
Field investigation, 现场调查
2 S/ F! S# K, v3 ]Field survey, 现场调查5 z' {. o+ E x8 [" L
Finite population, 有限总体
3 B: e/ J% Y) a; q3 f1 d/ EFinite-sample, 有限样本
* U/ a4 U3 P$ S4 ~" g0 ~First derivative, 一阶导数$ @; c, m H8 C8 `; H
First principal component, 第一主成分
& }' {/ _; |0 dFirst quartile, 第一四分位数8 j4 p. R- M$ k$ `2 J% H
Fisher information, 费雪信息量
; ]$ q! x. _! D6 c8 k M' vFitted value, 拟合值. C* F) u- q0 C4 Q* M
Fitting a curve, 曲线拟合
4 _, B7 R( @1 ?Fixed base, 定基
; \4 C% w8 Y, }9 YFluctuation, 随机起伏& y3 Y1 I) o# W$ l
Forecast, 预测
/ W+ C2 D! `% _) ^4 Z, `- }Four fold table, 四格表
* r$ j3 c8 {- x8 @( kFourth, 四分点
6 H6 } h) y8 J4 r/ ~1 ZFraction blow, 左侧比率: Y+ Q3 `( M. |( B
Fractional error, 相对误差
1 Y1 G6 ?4 D( a3 i9 z; QFrequency, 频率
; x( j& Z1 a( `/ uFrequency polygon, 频数多边图5 ]0 n- ^% O% W4 ?( C5 e
Frontier point, 界限点. l6 S# `5 T# ^+ s( t
Function relationship, 泛函关系% v" |+ J4 g6 u3 d/ Q& G& c
Gamma distribution, 伽玛分布. U/ ~; r$ _, B( ]6 X
Gauss increment, 高斯增量
( G. H& ~8 |! _Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布9 B9 u, B ~% ?: K
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量) K" s5 z/ p- C. m: v2 ?
General census, 全面普查
! E% O2 L4 p' j/ UGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
* |1 K- S2 [) `3 s& ~! W1 o( S; PGeometric mean, 几何平均数3 |% k" D0 W& G9 L+ a2 r/ g
Gini's mean difference, 基尼均差2 O7 d# o5 J* z4 `2 Q) k- ?
GLM (General liner models), 一般线性模型 ! l y# V' L) [+ b; s2 v+ V, b1 W
Goodness of fit, 拟和优度/配合度7 X0 D) l P; q
Gradient of determinant, 行列式的梯度
5 Q: N( M% h: R5 X+ y1 mGraeco-Latin square, 希腊拉丁方$ K' m' G* X$ }+ r) D: D/ J
Grand mean, 总均值( r9 e; ~/ V o" }
Gross errors, 重大错误
: a3 N( E2 V, k+ @, lGross-error sensitivity, 大错敏感度
% F5 C8 x5 U' ?. I( uGroup averages, 分组平均, ^& e& n1 ~0 r8 P. w3 Q' V
Grouped data, 分组资料
2 v- }% |, `" |( K* r8 }Guessed mean, 假定平均数; u# m# z. Y$ d4 ~1 x, x& T
Half-life, 半衰期
+ ]: |# n, @" B! k0 DHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
' M: c3 ~7 b/ ~9 l, F4 ?8 O& RHappenstance, 偶然事件5 V3 \ _6 U Q% ?
Harmonic mean, 调和均数 e* Z' ~! n" N& r& O
Hazard function, 风险均数6 Z/ @+ y9 [ ^* Y2 [. d2 r
Hazard rate, 风险率
0 U6 R3 m/ ^9 A2 ]2 J( ` ZHeading, 标目 6 L" K$ ?0 d% T7 g9 T
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
' x4 U: r4 P& c) ]' vHessian array, 海森立体阵9 M) Y5 ?! h P2 D' ^; `
Heterogeneity, 不同质' s9 G- B. I g) g$ W: g% _) ?
Heterogeneity of variance, 方差不齐
9 n) _3 ]$ m; `9 {. {Hierarchical classification, 组内分组
; j* K: ]$ c9 v. sHierarchical clustering method, 系统聚类法: ?* k* N" P, B) S
High-leverage point, 高杠杆率点/ _4 u6 ]3 D6 w5 T: H. c& d
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型6 d6 q- B8 R' l( T" G
Hinge, 折叶点7 Q. l% n* I* Z: v8 W8 z" l
Histogram, 直方图 a7 N O. X7 @2 D3 X
Historical cohort study, 历史性队列研究 # M+ z0 k+ ]2 ~9 p
Holes, 空洞
2 [* t( m6 ^ m2 P( }9 U4 i7 VHOMALS, 多重响应分析& \! W% v3 ^2 D
Homogeneity of variance, 方差齐性
% q: P+ T( w q& yHomogeneity test, 齐性检验3 {6 i- f3 W; t- F
Huber M-estimators, 休伯M估计量 U* }! z& e9 l3 T& B/ c9 k
Hyperbola, 双曲线( ^1 `/ }5 R, m, X
Hypothesis testing, 假设检验
: F8 R1 F5 L: _5 |$ wHypothetical universe, 假设总体5 A- r& I) m3 i! p/ a1 D4 l( u
Impossible event, 不可能事件& s% e& g7 p4 ]+ Z1 M
Independence, 独立性
4 e/ G0 ]: @& a& ?3 ]* iIndependent variable, 自变量
6 f- B! b @8 ?/ {* aIndex, 指标/指数2 _8 L4 k, O+ |% C4 c
Indirect standardization, 间接标准化法
! f( w# h* f4 W; QIndividual, 个体
( m5 h3 H! d$ p3 ~9 f3 uInference band, 推断带9 Q8 X% W0 s, \% \. _6 N* L) Y5 U3 i" h
Infinite population, 无限总体
! [! V: A) N9 j& \* I( m$ yInfinitely great, 无穷大
* o* G* R o0 \, vInfinitely small, 无穷小
$ r) N( N6 n# sInfluence curve, 影响曲线# H, z+ W1 T; u9 O* i2 b7 z
Information capacity, 信息容量0 M6 ?5 [6 {1 ? T# |
Initial condition, 初始条件6 A0 n3 u+ e0 o Z+ g
Initial estimate, 初始估计值
4 i1 N- o5 | s* J) t( V8 S$ `Initial level, 最初水平
$ _% g: R( }7 s7 r* D' K/ `Interaction, 交互作用& L& q4 x. n7 P+ t
Interaction terms, 交互作用项
/ b# J0 L( v7 R$ E+ m0 d0 z6 h H! fIntercept, 截距
5 f" q; Q3 Z) K- @Interpolation, 内插法3 o/ q- c$ P ^6 T# X& r4 b1 {
Interquartile range, 四分位距
0 z1 e' C0 K. T; NInterval estimation, 区间估计2 i- d8 B0 r9 m. L) e
Intervals of equal probability, 等概率区间0 L( K! H9 o7 R1 S
Intrinsic curvature, 固有曲率
$ y) G4 j. L9 SInvariance, 不变性4 g4 s' e, s) S' w2 O3 _
Inverse matrix, 逆矩阵- _: K& T9 B4 f9 f) {% R
Inverse probability, 逆概率1 p: N h% g0 R G/ W
Inverse sine transformation, 反正弦变换
( S! [& [0 x' p1 v& a8 Z g' Q0 n& IIteration, 迭代
) }0 _1 T: @8 `Jacobian determinant, 雅可比行列式. b! \8 W) V9 z9 d* O! _1 ~) d* r
Joint distribution function, 分布函数
, J2 k E4 @$ a, t5 R ZJoint probability, 联合概率
$ k+ I1 }" {6 L0 x9 tJoint probability distribution, 联合概率分布
" D- `- e# s( {' m" T) B0 hK means method, 逐步聚类法
% r4 G( r# L( F0 IKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 : Q' a4 F. l+ u1 Z# y- O
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
1 F8 u: `/ }: o- a6 M7 l N2 f |Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
2 Z2 j X7 f& O& i. QKinetic, 动力学
3 f) R M$ D& _0 YKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
( P) E n2 d5 n7 l- J3 AKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
8 |7 z( s, `' b) x. bKurtosis, 峰度, n7 C% H7 t; r/ t$ U
Lack of fit, 失拟6 e+ W3 z/ r0 H
Ladder of powers, 幂阶梯
! q) v( D2 W; p2 G7 ~: D* h* I- c1 fLag, 滞后 G$ R5 J8 }& L( e) o$ ]# K
Large sample, 大样本
. u# P4 N- G& H3 K6 PLarge sample test, 大样本检验
" v5 ? O+ z. a3 y% y( e1 fLatin square, 拉丁方
# I6 x+ O3 }0 uLatin square design, 拉丁方设计
, M% }' h0 I" yLeakage, 泄漏
+ c% w# v; {' E7 i0 K9 }$ _Least favorable configuration, 最不利构形, d. d3 h4 w2 B8 H
Least favorable distribution, 最不利分布
. N- N7 x1 d0 ?7 l1 s' S' wLeast significant difference, 最小显著差法, B& W) E+ E& S( @' t' t$ {
Least square method, 最小二乘法
0 V1 I# i& C. d' v% m3 BLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ M- B& E8 y- e6 `/ X' x( W7 w
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
5 p1 h$ I6 h: j' w1 ELeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
( O2 P/ {9 D3 W) p. t7 aLegend, 图例8 l3 C4 D5 E5 ~: S" p; P; f* n8 t
L-estimator, L估计量: v8 V0 W; ?, w9 u' L
L-estimator of location, 位置L估计量
, L9 X, ?& s6 U1 ^+ gL-estimator of scale, 尺度L估计量% ] L1 }7 P* O7 {
Level, 水平# s0 J; ]- Y1 C5 ~
Life expectance, 预期期望寿命5 T% i3 s4 }' m& i1 ~7 [
Life table, 寿命表
5 `9 y# z9 n% wLife table method, 生命表法
5 S4 g' y Y# \- P6 m0 A& qLight-tailed distribution, 轻尾分布
; m$ R7 g9 U& kLikelihood function, 似然函数. f0 s4 C9 p: p S. {
Likelihood ratio, 似然比
. o5 N; A$ A# z9 a" I% ?line graph, 线图
# W( }8 b! p% x3 T; p/ I$ SLinear correlation, 直线相关, G8 F) Q4 t/ B2 j, e4 R
Linear equation, 线性方程
7 R) [* A0 |5 A2 E9 `' [" bLinear programming, 线性规划" H7 w& Z% F' W9 I6 `- B
Linear regression, 直线回归
) N7 M. ^" V& ` lLinear Regression, 线性回归, _& `' o. n9 l3 y% K
Linear trend, 线性趋势
( I/ @1 x! k! u5 hLoading, 载荷 8 Z1 j9 u% R8 \6 \
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
$ U) ?# d u eLocation equivariance, 位置同变性
% @8 _! P2 ~0 k- O! K2 kLocation invariance, 位置不变性0 e2 b+ k& R1 \) n
Location scale family, 位置尺度族
: U5 d4 X% K S! @) yLog rank test, 时序检验 ) O9 a7 o: a- Z4 V! W
Logarithmic curve, 对数曲线) j) Y1 v; \ w5 S5 R- O
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
0 g, P; z3 u+ ?0 r6 w2 dLogarithmic scale, 对数尺度
3 r6 _3 G: K; Y% |; ?7 }Logarithmic transformation, 对数变换
* a7 R, x- B+ `0 X+ v$ pLogic check, 逻辑检查
7 B0 W) |' w4 a, TLogistic distribution, 逻辑斯特分布
1 |9 R/ ]) q3 E/ Z" ]0 r) w2 Q5 XLogit transformation, Logit转换9 J4 w0 c3 C- j2 g3 Y/ v% w( K
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 $ _3 ? G: V- d( S0 l5 V& J
Lognormal distribution, 对数正态分布/ L. z0 b7 N! R6 a( ~
Lost function, 损失函数
4 k) T9 @3 w9 \2 z% v( k+ r8 n5 |5 \Low correlation, 低度相关! B& Q1 H9 r+ a, r
Lower limit, 下限7 g6 h% G/ |, Z
Lowest-attained variance, 最小可达方差
- q+ ]( h7 W v& C; {; Y6 Y+ NLSD, 最小显著差法的简称; h/ v3 G" q% _- G" I+ x
Lurking variable, 潜在变量
L% t6 |: [1 ^3 _4 t) v% hMain effect, 主效应
/ m. q y6 O% X! lMajor heading, 主辞标目- W) v( p6 H4 T P
Marginal density function, 边缘密度函数 O' e Z# Q- f' Y+ c* W8 s1 s
Marginal probability, 边缘概率- B) Z2 I! i1 l( T# M: ]3 [; O2 E
Marginal probability distribution, 边缘概率分布0 ^" A; r; `& v1 R! L8 a. K8 X
Matched data, 配对资料
7 f6 [( L3 S0 e* I/ tMatched distribution, 匹配过分布7 `5 }8 C: G4 V* H1 i% m
Matching of distribution, 分布的匹配, j: w1 O/ E/ H& a
Matching of transformation, 变换的匹配! H- p& j+ b4 H% L, j# L" D; [4 z
Mathematical expectation, 数学期望, d0 o0 w. ?: L0 @6 D, v4 h$ x
Mathematical model, 数学模型. p) z8 \5 h" \0 a- i. }1 } U" g
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量" H: k/ v9 \2 e
Maximum likelihood method, 最大似然法
. p% D p: U" u* I6 _Mean, 均数3 r; E5 p+ P2 Q7 b
Mean squares between groups, 组间均方
* K, z( F& {8 L jMean squares within group, 组内均方 _) G1 L5 d/ n7 J# ~$ Z
Means (Compare means), 均值-均值比较2 R6 v5 Z) y t2 ]4 A! Z: L
Median, 中位数- t# _' o% x3 \
Median effective dose, 半数效量
3 T. g, U! \! {5 CMedian lethal dose, 半数致死量
* g; x' |( ?2 ~! \# ?, pMedian polish, 中位数平滑: [" f5 D2 F4 p" {
Median test, 中位数检验
- X" n3 x) ^0 n# J5 C3 KMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量$ |& }" {. h, u$ o* h" P
Minimum distance estimation, 最小距离估计
% |' O& h- ?0 d& k% j# {* Z. |Minimum effective dose, 最小有效量6 R* C5 F5 A2 ~, R% ?6 w! D. v
Minimum lethal dose, 最小致死量6 ]8 H/ z5 _7 O/ V( r# G b
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
* Q, l0 E6 _5 f1 \MINITAB, 统计软件包
7 R& H9 Q/ y3 h$ | {" h( T7 j1 EMinor heading, 宾词标目
+ V0 o- ?) T1 YMissing data, 缺失值
s0 L$ E1 |, S% J+ J5 UModel specification, 模型的确定4 Y; z' T! [! X; r- F
Modeling Statistics , 模型统计+ {, c1 f j7 O: C% I( k
Models for outliers, 离群值模型
/ M$ Q, ?% y( h! V7 M4 ~Modifying the model, 模型的修正! ~. t. X+ W* v: a
Modulus of continuity, 连续性模* t6 P- a2 s. ?; O! v* T
Morbidity, 发病率
) {& ^8 M$ X1 d1 D5 h' F3 HMost favorable configuration, 最有利构形
, u& K! w; T, Y3 [( w5 v8 cMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" V) k0 m; B& ` FMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
9 u: |8 g' u5 b" }; oMultiple comparison, 多重比较' {. E& ]3 U3 d6 T- W: b
Multiple correlation , 复相关
, }) o/ d+ r+ J7 EMultiple covariance, 多元协方差% s6 ~3 S( J: v4 a. {# `5 q" {
Multiple linear regression, 多元线性回归
1 l3 {, D1 x3 x; j9 y8 O2 W* D$ rMultiple response , 多重选项1 w# q' c& A; W' c( {* r) X" A) m
Multiple solutions, 多解0 J3 J$ B2 W K
Multiplication theorem, 乘法定理( y# [! Q. h/ ^: v6 A5 O
Multiresponse, 多元响应
8 T" U/ j# w$ X6 l S6 ]Multi-stage sampling, 多阶段抽样
~, M0 ~* T2 i qMultivariate T distribution, 多元T分布$ I9 O% S; k' A$ U, \+ }" B
Mutual exclusive, 互不相容- V4 _3 ?9 X/ m- `
Mutual independence, 互相独立6 |8 @+ l+ [- ]+ P0 I3 h+ U# p0 k3 I
Natural boundary, 自然边界/ ^. m- Y9 d6 `' R6 ~. Y& N
Natural dead, 自然死亡
! I- j: E* x9 n3 o7 SNatural zero, 自然零
7 U6 L& o3 a A8 H; ]: k& XNegative correlation, 负相关
/ ?' v$ ^" M7 {Negative linear correlation, 负线性相关
# a6 X- f/ ?$ ]; Z( T% r3 s0 BNegatively skewed, 负偏, V5 ]/ p( T' ^3 t( I3 R
Newman-Keuls method, q检验
# L; e5 ~0 k# c. W6 zNK method, q检验+ w. a z5 F5 w+ f. ~/ h! w0 ^
No statistical significance, 无统计意义
) A+ c% z0 Z8 I% ]. E' VNominal variable, 名义变量
! n+ ?6 \- f7 h; f! GNonconstancy of variability, 变异的非定常性
& S0 I3 B' P6 m2 ?" b) e" BNonlinear regression, 非线性相关
9 n: T& |' d5 a8 y5 |4 o/ kNonparametric statistics, 非参数统计
4 H0 d$ Q1 l6 t3 K+ zNonparametric test, 非参数检验
+ Q* h) G/ u R( n; yNonparametric tests, 非参数检验8 L9 i7 P/ w( f. H. |8 \% s
Normal deviate, 正态离差) y5 p9 m7 R" B
Normal distribution, 正态分布# P }6 h' N0 f. `
Normal equation, 正规方程组
9 R+ f L+ b! }5 Y& XNormal ranges, 正常范围
4 B q3 K7 A; p) _) X3 @" L INormal value, 正常值/ t8 Z9 R& I: X5 v. C$ n
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
* `% j0 g3 G6 P: hNull hypothesis, 无效假设 9 z% i" `8 {( ~3 `% c
Numerical variable, 数值变量
* b& C" [: ^( I$ m' U" R/ AObjective function, 目标函数/ x% I; h- Y# s3 Y- t' S
Observation unit, 观察单位
5 i9 y; S$ p) {: e1 S& s, a- BObserved value, 观察值6 [# r8 @, g& u3 { I$ `, f' ?
One sided test, 单侧检验
- ~) K6 d) f3 {* {5 yOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
) o* F2 \# J0 C# A( MOneway ANOVA , 单因素方差分析
! l- ^* R& f5 P) S: F" j/ BOpen sequential trial, 开放型序贯设计
! u C1 N3 w) n. N+ ?6 xOptrim, 优切尾) y& U) \! d3 N( {9 p# j5 K
Optrim efficiency, 优切尾效率6 E- [7 ?5 q4 o1 K8 q
Order statistics, 顺序统计量
" c! u. j6 f. g6 p3 ]Ordered categories, 有序分类
- X/ b0 e; A% rOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
J# t7 a$ B" s: nOrdinal variable, 有序变量3 @; q6 X3 u& S9 C1 i
Orthogonal basis, 正交基$ x8 g5 \& j0 I7 R# |
Orthogonal design, 正交试验设计
h& x- H( s+ ^Orthogonality conditions, 正交条件
! \6 h: D$ B" Q9 w5 @ORTHOPLAN, 正交设计
' z6 \8 K( B ?5 k' [Outlier cutoffs, 离群值截断点( T3 z* A E9 b* `& R
Outliers, 极端值* ~3 W A3 y1 T! B
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 * p/ R5 \+ O" ~% V. x9 F
Overshoot, 迭代过度
# Z0 k: L7 |: Y) qPaired design, 配对设计
% o" T; L/ u6 Q+ xPaired sample, 配对样本; g+ W4 T% Q. [2 C4 L- }* o% |# c
Pairwise slopes, 成对斜率 U# h* Z7 X- T2 ^' q8 d
Parabola, 抛物线& @) I: j4 t& e6 B
Parallel tests, 平行试验0 r3 O$ Y" _ r/ W: C$ W9 w" m
Parameter, 参数2 r& h7 J$ a& [. v- `( N- h
Parametric statistics, 参数统计
( i- G" s, r* Y1 K% W RParametric test, 参数检验
$ O. x- w' E/ T; UPartial correlation, 偏相关
8 V7 f6 c7 a: a1 M! FPartial regression, 偏回归/ n/ L( R! `9 r! b
Partial sorting, 偏排序
" j2 w v/ _# z' k3 W4 t: MPartials residuals, 偏残差
- U- @, _: {- F) mPattern, 模式
* N0 P. Z6 n( B, I. v# ^Pearson curves, 皮尔逊曲线
) b* f, z2 c: D0 U+ [+ ^9 l% oPeeling, 退层2 I8 v! k& W+ a4 @$ h8 R1 C
Percent bar graph, 百分条形图, [2 D; p3 n% [! b8 K* ]
Percentage, 百分比0 z$ p7 E3 r" R) u
Percentile, 百分位数
9 ?, T# p0 L. t/ ~/ zPercentile curves, 百分位曲线
; @, Y- o0 k6 K% s2 R0 d6 a+ h; DPeriodicity, 周期性* W- K% P6 P- ]% h/ B
Permutation, 排列" ?4 d& k8 p! E* a0 s
P-estimator, P估计量6 ]% u& g) q+ F! n3 d
Pie graph, 饼图/ W# \" n9 W( b( E6 ~
Pitman estimator, 皮特曼估计量. m) ?( z# u5 h% L; h5 c4 S$ v
Pivot, 枢轴量
2 g" q4 I& M5 Y( U' ~+ }) \& l: XPlanar, 平坦
: q: V& @+ e# w3 c( x' OPlanar assumption, 平面的假设
4 Y$ _2 Y2 e$ O2 lPLANCARDS, 生成试验的计划卡2 U" F% [- {6 G- }: A
Point estimation, 点估计3 w2 d; R' v" o D6 M' r
Poisson distribution, 泊松分布3 l( F I7 g" l! A
Polishing, 平滑. I# p. d5 d" ~2 u; T
Polled standard deviation, 合并标准差* ^$ \: h5 W/ S
Polled variance, 合并方差- i+ @8 l1 C, a4 s/ `0 \& S# l
Polygon, 多边图/ N3 T m( D5 C/ Q
Polynomial, 多项式! ]" o" t; p( \2 ] r& j' Z
Polynomial curve, 多项式曲线2 a4 F. O) V2 L8 v2 y4 L6 F7 i
Population, 总体3 |( U& Y8 H! G
Population attributable risk, 人群归因危险度/ j8 q- i1 B' [% a/ F0 n" u
Positive correlation, 正相关" r3 _; j) X }) p% j
Positively skewed, 正偏
. A: Q6 n. z* X- [/ Q& \Posterior distribution, 后验分布
: A1 I$ f4 [' c8 h }3 xPower of a test, 检验效能
4 K6 W0 j4 r- N+ g9 P9 w/ R' o/ E5 s @. fPrecision, 精密度" K% q2 g+ C3 ]) J9 e
Predicted value, 预测值
1 }" I7 F8 _# W: U1 t7 p4 PPreliminary analysis, 预备性分析
' G* a, @3 Z, w0 \Principal component analysis, 主成分分析0 r5 y; l/ D2 _1 }+ C
Prior distribution, 先验分布4 t! S9 R! f8 S# s! M3 D$ J+ k
Prior probability, 先验概率
. p G3 W& R$ ~+ \Probabilistic model, 概率模型
+ F" W8 E. U% Y* o% t# s1 jprobability, 概率
7 s9 O9 N6 U4 t i" w2 L2 XProbability density, 概率密度
" ` R4 ?/ V6 `Product moment, 乘积矩/协方差
, Z7 X/ p1 b; R9 D, o9 H- UProfile trace, 截面迹图
& R/ G' X# i0 l8 }! j, YProportion, 比/构成比
) a, R! R( W# K3 W& aProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% \9 G4 }$ Z% R/ vProportionate, 成比例8 f: m% X7 L3 @3 W* [" `0 l: r5 K+ b
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
+ }1 |, \$ v7 ]2 E8 u6 m7 AProspective study, 前瞻性调查
/ T& z" d4 P" q. @) vProximities, 亲近性
7 z. \3 `$ k K- h( }, cPseudo F test, 近似F检验
& n* o" G0 V0 Q/ FPseudo model, 近似模型
/ _9 q$ D+ j8 L9 `+ GPseudosigma, 伪标准差
9 f% Y P4 u- T$ nPurposive sampling, 有目的抽样, C+ Y( D2 O! s; U9 u6 T. {1 s
QR decomposition, QR分解4 ~! S3 s- Y0 O! h8 e! v& r" r2 H
Quadratic approximation, 二次近似
" [! O2 U$ _" [" z- ?Qualitative classification, 属性分类0 T& w9 a8 T) T" }4 S
Qualitative method, 定性方法
- \4 R; ^ b4 i8 l/ f. ^Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
4 E( y" S( n% F) O WQuantitative analysis, 定量分析4 u! i1 P8 `7 ^, V
Quartile, 四分位数
2 l. I6 m- \. v: H$ |# O) zQuick Cluster, 快速聚类
3 x; b$ v0 j- M/ xRadix sort, 基数排序) Y* z% c2 x: M
Random allocation, 随机化分组
7 p6 D V* g8 w) P3 KRandom blocks design, 随机区组设计
! K# F' N2 W, V) HRandom event, 随机事件
. v# v2 h9 Z# ]1 \; T QRandomization, 随机化
( y" O$ I+ q4 g$ x9 ~# eRange, 极差/全距- u: i0 S( U3 a1 [2 q
Rank correlation, 等级相关7 O0 \. N) F0 ?
Rank sum test, 秩和检验
$ I, q/ ?" {" j, ?- T1 YRank test, 秩检验0 M6 ?! _; _ P# R, K& k& i
Ranked data, 等级资料0 F$ e. X6 g* L
Rate, 比率
- x, `' X' \; X. q/ pRatio, 比例
/ Y( K& f0 T1 g. T- ^Raw data, 原始资料9 A* E; O: x! S& K/ D
Raw residual, 原始残差6 s7 H% y; J% H% M
Rayleigh's test, 雷氏检验
2 B% r8 N# N& C' k5 |6 X5 aRayleigh's Z, 雷氏Z值
$ h* N! p3 k) o( s7 m+ b8 vReciprocal, 倒数7 r5 @8 f" i3 s/ }) {
Reciprocal transformation, 倒数变换
- h$ E3 I: Y5 w5 ?: A& mRecording, 记录
: L: r! m5 ^2 |' k5 bRedescending estimators, 回降估计量
3 S& P) t' r6 Z1 P8 VReducing dimensions, 降维
$ W0 I/ m5 t' G1 ^8 R. gRe-expression, 重新表达
$ N+ C# q' m. b: O8 d9 rReference set, 标准组9 O2 m& _0 w/ ]/ X0 D
Region of acceptance, 接受域
. v( ]+ \6 A) T2 B( `: t0 l8 FRegression coefficient, 回归系数
& E7 d0 r$ ^ {+ Y4 x( T9 H8 }9 V bRegression sum of square, 回归平方和
7 J! s2 N+ S9 w1 B; {Rejection point, 拒绝点
, v, u5 E: {+ s0 K! i9 |0 p* ~Relative dispersion, 相对离散度
' Z* H5 g. N- q+ b4 `' [& xRelative number, 相对数
. C, }' n2 e( T; |" a. eReliability, 可靠性6 P" K4 z; I( H0 U. p6 t
Reparametrization, 重新设置参数- \3 v& g% o* w4 X2 B; Y* o
Replication, 重复
+ e$ W: D& E( z5 I# ?* eReport Summaries, 报告摘要0 N$ u+ e) B. L! F
Residual sum of square, 剩余平方和
) n' R' R, ]8 s; R( yResistance, 耐抗性- c1 k. U' v, Q9 G# I( B3 |, n5 r
Resistant line, 耐抗线0 `- Y+ q; g$ b+ c* v3 d1 |4 S
Resistant technique, 耐抗技术
- V( A& f6 l+ d) p3 o5 CR-estimator of location, 位置R估计量
+ F; y K \7 B6 Q. b& u6 hR-estimator of scale, 尺度R估计量' N5 Y3 s. p; o# E! M% j
Retrospective study, 回顾性调查3 w4 P$ r1 z: I7 p9 z9 Q; r q1 d
Ridge trace, 岭迹' z8 x0 U8 u- T k4 ?% ~
Ridit analysis, Ridit分析
. H* m$ ]7 w. M5 p" h6 Y+ Y; c3 GRotation, 旋转. V9 K7 i& `1 }% n$ K; a
Rounding, 舍入8 R5 l; R) F8 B& N r
Row, 行# o3 P4 q2 V6 U. ?7 {5 y" y* U
Row effects, 行效应3 R: e, T+ p& k3 s& M. K
Row factor, 行因素
5 u% @ \9 O8 i. M+ aRXC table, RXC表& W* x! k2 d$ S6 l8 r: u0 u m
Sample, 样本 Y/ G% e7 X# x( q& o- u4 F1 z
Sample regression coefficient, 样本回归系数' J7 V" A7 O# O$ Z
Sample size, 样本量' ^3 E' \ k# a' b( W/ `% o- s+ N9 v
Sample standard deviation, 样本标准差
3 J0 z2 N+ k Z* p: M/ uSampling error, 抽样误差) A" }/ t, e- Z
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包! f9 z( F n x1 ]
Scale, 尺度/量表
# o7 P& Z/ g: c4 c! k5 d. j7 BScatter diagram, 散点图
& |% `+ q9 |1 L- q2 y2 \Schematic plot, 示意图/简图- b$ y( u. L. r
Score test, 计分检验
; A% x: P3 p" y# e: F" s BScreening, 筛检: q$ W+ _5 L- e1 W$ q2 G. A3 Y
SEASON, 季节分析 + m8 D$ A7 p2 L) {
Second derivative, 二阶导数6 T! d2 I! x$ m2 S
Second principal component, 第二主成分
0 j' r# e# X1 [SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 & R4 |5 [+ a3 [! S6 x; T
Semi-logarithmic graph, 半对数图
( F" Z' N5 _" z! }1 f3 BSemi-logarithmic paper, 半对数格纸" K4 |& m( L" J" i* _6 M' m# G1 ]
Sensitivity curve, 敏感度曲线
$ `4 D3 q' X9 tSequential analysis, 贯序分析; w/ l3 ?# |8 a1 `
Sequential data set, 顺序数据集/ V: i% y5 z" p. ]0 p Q
Sequential design, 贯序设计# X0 O/ o2 |, ^( k# Y5 P
Sequential method, 贯序法
3 n \. Z5 m& W2 DSequential test, 贯序检验法
0 e8 X! m4 l) r) KSerial tests, 系列试验, E$ ~! o( w! }& m( d, _! g
Short-cut method, 简捷法
4 i$ |8 m* P3 X( [* c# A: fSigmoid curve, S形曲线
8 ^0 L# Y0 ]' n" S9 ?2 j, L; OSign function, 正负号函数, t! S: q% q2 k @% I1 P( I# ?; J+ m
Sign test, 符号检验
5 n" f7 v7 A7 e7 CSigned rank, 符号秩
; j9 ~9 v) z. K& CSignificance test, 显著性检验7 ?; K2 c: u2 Q! J! S
Significant figure, 有效数字" J4 U( E1 b5 @+ l, p: R3 u5 n% O
Simple cluster sampling, 简单整群抽样, v0 ^: v8 l' e) w+ K
Simple correlation, 简单相关1 a: v4 w5 X, |6 f7 m k
Simple random sampling, 简单随机抽样: ]+ H# M3 z- ?
Simple regression, 简单回归
, E. f: j0 z% r3 [$ Ssimple table, 简单表
t7 g0 R* D* E) }% n/ ySine estimator, 正弦估计量7 r; c% ?; E/ o: C: ?) y
Single-valued estimate, 单值估计
7 h' t; m9 J9 ?0 eSingular matrix, 奇异矩阵2 K m) e1 q, v8 S" E5 Y
Skewed distribution, 偏斜分布3 P7 o( |; t+ Q
Skewness, 偏度( x# U: E% d4 E' H
Slash distribution, 斜线分布
; M1 b1 e! O# H+ D8 J) ySlope, 斜率( A) ]: h- ], l
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
. s5 Y1 j; f* m# c( x' fSource of variation, 变异来源$ l% Z5 b6 }9 | z7 A6 Q) t3 s
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
5 k2 m2 a: l; J( y5 _Specific factor, 特殊因子2 q% G. r O3 w* F. Y
Specific factor variance, 特殊因子方差
' I# ?% E0 o4 Q3 `Spectra , 频谱
: Q0 o+ C( u1 ?4 }6 \0 O( XSpherical distribution, 球型正态分布
" ~/ A8 _/ G$ Z' Y2 y' uSpread, 展布' `; Y4 S( v0 o7 G! v8 x
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包& c: X7 t* p( b$ @, a9 d
Spurious correlation, 假性相关
. e8 M6 M% L9 K9 l s4 ySquare root transformation, 平方根变换
8 [1 v3 v3 G* r, JStabilizing variance, 稳定方差
$ H3 f# Q( Y0 H. yStandard deviation, 标准差+ v+ F0 }( m: i! Q I1 J: G
Standard error, 标准误. M0 E! b/ o& U5 N2 Z; m. v% W, L
Standard error of difference, 差别的标准误2 d o h, d- Z+ q2 s+ y
Standard error of estimate, 标准估计误差
% [" C9 N* N" h( pStandard error of rate, 率的标准误; \2 O- \$ N& f3 E
Standard normal distribution, 标准正态分布
6 u7 Q5 U$ m* q5 V; U7 G, O/ h- @Standardization, 标准化
% m+ S7 J" \* W$ K- h3 O* \/ MStarting value, 起始值$ o! g: o$ r# a6 k' Z! t
Statistic, 统计量
2 \- D0 P& P" ]4 j5 v, sStatistical control, 统计控制# K4 P' `4 S* \! j
Statistical graph, 统计图, L0 j$ C0 j9 ?5 F: r: Y
Statistical inference, 统计推断' S1 |' Q/ D$ `' _5 h3 K- n
Statistical table, 统计表
. s9 [8 K. Z1 t# _Steepest descent, 最速下降法
; E! O, [. D Z& i5 p+ oStem and leaf display, 茎叶图
: j, V# \) Q6 Q0 d+ \5 \9 }Step factor, 步长因子
! {1 _ K0 m8 tStepwise regression, 逐步回归6 D; N3 C5 R8 _" z
Storage, 存6 S* i8 s6 P5 C1 {1 Y
Strata, 层（复数）
' h/ P/ b+ b; O6 f0 RStratified sampling, 分层抽样+ A6 W' @# A0 z2 D
Stratified sampling, 分层抽样# z0 A" ~% d& E- K* J
Strength, 强度
! ]3 }. T! Z& {Stringency, 严密性
3 A$ j! @+ O% O1 y* ^' h2 ?' sStructural relationship, 结构关系
- Y6 W" L. D$ V r5 Q3 fStudentized residual, 学生化残差/t化残差
- Q! e6 D- {# R6 c+ ~* G' lSub-class numbers, 次级组含量
, d: Q% [5 z, L* }! O0 fSubdividing, 分割
( _, p3 `, Z* V4 D3 d4 t3 I' mSufficient statistic, 充分统计量$ ^- f) U% f4 ^: O. \+ n
Sum of products, 积和
/ H" Y$ z( p5 o! A* ?: p$ }) WSum of squares, 离差平方和
- p4 p/ a5 m! [. }5 w0 mSum of squares about regression, 回归平方和
% z3 ^' e( V1 G+ O$ k. xSum of squares between groups, 组间平方和& ]7 t. j! u/ r3 A7 w7 n
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
8 H: S: ~' M8 {+ ESure event, 必然事件
* L. I; \: n7 C. I! V/ J8 MSurvey, 调查
! Z# l9 r& T$ w' gSurvival, 生存分析
7 u1 N+ ], U0 G2 A1 xSurvival rate, 生存率" k( y: M- ]! ^- h* u1 {$ v
Suspended root gram, 悬吊根图
9 G1 B0 z6 N1 f! f. [8 ?! bSymmetry, 对称, X5 ?% B) h2 `" [5 @$ Y
Systematic error, 系统误差& x! ~- c, l' G; X
Systematic sampling, 系统抽样4 Z6 J5 u* z8 f3 m/ h; e; e1 w
Tags, 标签' N- ?( z9 I) a1 }4 y
Tail area, 尾部面积+ [) c! R/ |" A% U: A' x- j& d- E
Tail length, 尾长! h; G! q+ j' x& _0 \4 V; F
Tail weight, 尾重
; b% }/ `/ [" P, `Tangent line, 切线
) g' y/ b) P1 A1 r( u0 j5 oTarget distribution, 目标分布" G# s+ I! k! u1 g
Taylor series, 泰勒级数% l" M% @. B- q* \$ n/ p4 n
Tendency of dispersion, 离散趋势. u0 I! L+ m4 I, l
Testing of hypotheses, 假设检验) S8 l6 _0 S) a1 W Q6 h
Theoretical frequency, 理论频数
4 h' _! q& N2 STime series, 时间序列
; g7 Y, `1 l, L8 G# WTolerance interval, 容忍区间" M" u; C3 q! Z3 l# A
Tolerance lower limit, 容忍下限
" m( t" V2 o; d7 W6 d; L0 aTolerance upper limit, 容忍上限3 W, H4 r; U0 x) X u( w, f
Torsion, 扰率& v7 Y, f5 x. x3 n5 a% k: E" P% S5 D
Total sum of square, 总平方和! m# D" u& g+ r6 \$ v
Total variation, 总变异
2 g! m2 X- a' l5 r \# ZTransformation, 转换& x# t* R- G. V' |
Treatment, 处理/ w1 `5 u0 q$ ]- F: q
Trend, 趋势1 b* Y+ T- j6 j# |. \2 }* F
Trend of percentage, 百分比趋势& q/ K }" A1 _
Trial, 试验
! S; R- [$ ?5 f; o0 kTrial and error method, 试错法
* y1 }+ ?3 Q0 _0 mTuning constant, 细调常数+ X1 ]6 `- X( _8 ^6 y
Two sided test, 双向检验 Y* o7 ~# j3 [% r- }8 `7 Z/ l/ e
Two-stage least squares, 二阶最小平方. E- G S0 a. j& a
Two-stage sampling, 二阶段抽样3 k8 X q# Q4 k# S9 e
Two-tailed test, 双侧检验
: S% N4 n+ B8 J/ V8 CTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析2 \7 P" I5 O" C3 X; V
Two-way table, 双向表
; O) {' P6 |" Y) T; NType I error, 一类错误/α错误
. p! E9 R# E' h) V7 qType II error, 二类错误/β错误
! T" l' [/ W' Y* HUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
3 o) R5 O0 s8 x1 o$ {0 pUnbiased estimate, 无偏估计
& k, w) @7 K1 @ _Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归2 s V* I% J3 U7 a/ T
Unequal subclass number, 不等次级组含量( M& z( c6 P( R% c- j! F
Ungrouped data, 不分组资料
0 N D/ N6 i6 fUniform coordinate, 均匀坐标
2 t( h7 L; S7 S. G9 L& TUniform distribution, 均匀分布, l A G; a/ R; ^$ V5 o
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计% Y& t' h) p& C" _. i
Unit, 单元) ~, ?* F% R, G: w
Unordered categories, 无序分类) X2 [# H5 H+ o; C7 u; D8 f( i
Upper limit, 上限
2 s5 a0 \$ e% F( j% mUpward rank, 升秩
: i* x) u+ y$ n3 A8 N1 V0 jVague concept, 模糊概念
- m* R( F, Y4 xValidity, 有效性
9 ]& N6 q' Y. }8 P" hVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
* t& K1 N7 T+ D! ?Variability, 变异性- j+ C* t3 Y( G. I. Y7 R% s
Variable, 变量
6 t0 A- x. A3 W @7 bVariance, 方差$ u! O% ^7 [9 \9 }0 q
Variation, 变异% H+ s5 w8 a+ ~6 @8 E5 i
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
4 _- S1 a- u) {Volume of distribution, 容积
8 _; N% N% J. c2 L; j' h# JW test, W检验* }. o y' T$ J$ p' _1 X4 l
Weibull distribution, 威布尔分布
0 F4 j8 Y) e7 C! U/ \7 fWeight, 权数
% o* _1 C- q( ?# jWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
3 W4 r$ h4 R+ ~: A# wWeighted linear regression method, 加权直线回归
7 Y% G, _" L* \3 rWeighted mean, 加权平均数1 ~5 d! O" [# d. X" S
Weighted mean square, 加权平均方差' E. w9 h+ r T# R$ d" ?! q
Weighted sum of square, 加权平方和
3 h4 f8 E5 z0 u9 N' X5 P: h$ KWeighting coefficient, 权重系数
s4 K+ r, f9 A% QWeighting method, 加权法
8 `' ]1 z. r0 w9 QW-estimation, W估计量
* G7 j0 ?$ e F9 w( ^, y$ A6 KW-estimation of location, 位置W估计量
7 S( o, n) E& t X. H- e8 fWidth, 宽度% J1 e/ Z4 A) t9 a% Z' |- J5 K' H4 Q. O
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
& o( [: w4 N3 a: j, C) R e0 NWild point, 野点/狂点 }9 {) |% ^ I3 m' f! y
Wild value, 野值/狂值
- O( J1 l- W' @5 t6 l5 WWinsorized mean, 缩尾均值
' R: |9 f+ g: a' w4 ^Withdraw, 失访 3 Z6 M( P: @6 }" D: ^1 s
Youden's index, 尤登指数
1 e* @ K4 q# g& `! Y5 a) C! ZZ test, Z检验
" h+ V# `' I9 ?! K! CZero correlation, 零相关5 _3 {; L- s. l
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
